Por Cade Metz, The New York Times
Una mañana reciente, toqué la puerta de una elegante casa de dos pisos en Redwood City, California. En cuestión de segundos, un robot sin rostro, vestido con un mono beige que se ajustaba a su esbelta cintura y largas piernas, me abrió la puerta. El humanoide me saludó con lo que parecía un acento escandinavo, y le ofrecí un apretón de manos. Al tocar nuestras palmas, dijo: "Tengo un apretón firme".

Cuando el dueño de la casa, un ingeniero noruego llamado Bernt Børnich, pidió agua embotellada, el robot se giró, entró en la cocina y abrió el refrigerador con una mano.

La inteligencia artificial (IA) ya conduce autos, escribe ensayos y programa software. Ahora, los humanoides, máquinas diseñadas para parecerse a los humanos y potenciadas por IA, están a punto de instalarse en los hogares para ayudarnos con las tareas cotidianas. Børnich es el CEO y fundador de la startup 1X. Antes de que acabe el año, su empresa espera instalar su robot, Neo, en más de 100 hogares de Silicon Valley y otros lugares.

Su startup se encuentra entre las docenas de empresas que planean vender humanoides para hogares y negocios. Los inversores han invertido US$ 7.200 millones en más de 50 startups desde 2015, según PitchBook, una firma de investigación que analiza la industria tecnológica. El frenesí por los humanoides alcanzó un nuevo pico el año pasado, cuando las inversiones superaron los US$ 1.600 millones. Esto sin incluir los miles de millones que Elon Musk y Tesla, su empresa de coches eléctricos, están invirtiendo en Optimus, un humanoide que comenzaron a construir en 2021.

Empresarios como Børnich y Musk creen que algún día estos robots realizarán gran parte del trabajo físico que ahora hacen las personas, incluidas las tareas domésticas como limpiar mostradores y vaciar lavavajillas, el trabajo de depósito como clasificar paquetes y el trabajo de fábrica como construir automóviles en una línea de montaje.

Los robots más sencillos -pequeños brazos robóticos y carros autónomos, por ejemplo- llevan mucho tiempo compartiendo la carga de trabajo en depósitos y fábricas. Ahora, las empresas apuestan a que pueden realizar una gama más amplia de tareas imitando la forma en que las personas caminan, se agachan, giran, alcanzan, agarran y, en general, las llevan a cabo.

Foto: 1X

Durante años han circulado videos en internet que muestran la notable destreza de estas máquinas, pero a menudo son controladas remotamente por humanos. Y tareas simples como cargar el lavavajillas son todo menos sencillas para ellas.

"Hay muchos videos que dan una falsa impresión de estos robots", dijo Ken Goldberg, profesor de robótica de la Universidad de California, Berkeley. "Aunque parecen humanos, no siempre se comportan como tales".

Neo decía "Hola" con acento escandinavo porque lo operaba un técnico noruego en el sótano de la casa de Børnich (en última instancia, la empresa quiere construir centros de llamadas donde quizás decenas de técnicos darían soporte a los robots).

El robot caminaba solo por el comedor y la cocina. Pero el técnico habló por Neo y guió sus manos mediante un casco de realidad virtual y dos joysticks inalámbricos. Los robots aún están aprendiendo a navegar por el mundo por sí solos. Y necesitan mucha ayuda para hacerlo. Al menos por ahora.

Visité por primera vez las oficinas de 1X en Silicon Valley hace casi un año. Cuando un robot llamado Eve entró en la habitación, abriendo y cerrando la puerta, no pude evitar la sensación de que ese autómata era en realidad una persona disfrazada. Eve se movía sobre ruedas, no con piernas. Aun así, se sentía humana.

Los ingenieros de la compañía ya habían construido a Neo, pero aún no había aprendido a caminar. Una versión preliminar colgaba en la pared del laboratorio de la compañía.

En 2022, Børnich se conectó a una videollamada de Zoom con un investigador de IA llamado Eric Jang. No se conocían.

Jang (30) trabajaba en un laboratorio de robótica en la sede de Google en Silicon Valley, y Børnich (42) dirigía la startup noruega Halodi Robotics.

Un posible inversor le había pedido a Jang que recopilara información sobre Halodi para ver si merecía la pena invertir. Børnich mostró a Eve. Era algo que había soñado construir desde su adolescencia, inspirado, como muchos expertos en robótica, por la ciencia ficción (su favorita: la película de 1982 Blade Runner).

Jang quedó fascinado con Eve. "Vi un nivel de hardware que no pensé que fuera posible", afirmó. El posible inversor no invirtió en Halodi. Pero Jang pronto convenció a Børnich para que unieran fuerzas.

Jang formó parte de un equipo de Google que enseñaba a robots nuevas habilidades mediante sistemas matemáticos llamados redes neuronales, que permiten a los robots aprender de datos que representan tareas del mundo real. Tras ver a Eve, Jang le sugirió a Børnich que aplicaran la misma técnica a los humanoides.

El resultado fue una empresa transatlántica a la que rebautizaron como 1X. La startup, que ha crecido hasta contar con unos 200 empleados, cuenta ahora con más de US$ 125 millones en financiación de inversores como Tiger Global y OpenAI.

Cuando regresé al laboratorio de 1X, seis meses después de conocer a Eve, me recibió un Neo andante. Le habían enseñado a caminar completamente en el entorno digital. Simulando la física del mundo real en un ambiente similar a un videojuego, pudieron entrenar una versión digital del robot para que se quedara de pie, mantuviera el equilibrio y, con el tiempo, diera pasos. Luego de meses entrenando al robot digital, transfirieron todo lo aprendido a un humanoide físico.

Si me cruzaba en el camino de Neo, se detenía y me rodeaba. Si le empujaba el pecho, se mantenía en pie. A veces, tropezaba o no sabía qué hacer. Pero podía caminar por una habitación como las personas. "Todo esto es un comportamiento aprendido", dijo Jang. "Si lo ponemos en cualquier entorno, debería saber cómo hacerlo".

Sin embargo, entrenar a un robot para que haga tareas domésticas es una perspectiva completamente diferente (ver aparte).

Al guiar a Neo en las tareas domésticas, Børnich y su equipo pueden recopilar datos -mediante cámaras y otros sensores instalados en el robot- que muestran cómo se realizan estas tareas. Los ingenieros de 1X pueden usar estos datos para ampliar y mejorar las habilidades de Neo.

Así como ChatGPT puede aprender a escribir trabajos académicos analizando textos extraídos de Internet, un robot puede aprender a limpiar ventanas identificando patrones en horas de video digital.

Construir un robot como Neo cuesta aproximadamente lo mismo que un auto pequeño: decenas de miles de dólares.

Para alcanzar su máximo potencial, Neo debe grabar en video lo que sucede dentro de las casas. En algunos casos, los técnicos verán lo que sucede en tiempo real. En esencia, se trata de un robot que aprende sobre la marcha.

"Lo que vendemos es más un viaje que un destino", concluyó Børnich. "Va a ser un camino muy accidentado, pero Neo hará cosas realmente útiles".